疲劳检测 pan.baidu.com/s/1Ng_-utB8BSrXlgVelc8ovw #导入工具包 from scipy.spatial import distance as dist from collections import OrderedDict import numpy as np import argparse import time import dlib import cv2 FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth&

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

端午节假期过了,之前一直在做出行准备,后面旅游完又休息了一下,最近才恢复状态. 端午假期最后一天收到一个快递,回去打开,发现是微信抽奖中的一本书,黄永祥的<实战Python网络爬虫>. 去各大网站搜了一下这个人,没有名气,去网购平台看了他别的书的书评,整体来说,书都是拼凑的... 但是既然书到手了,不妨翻开看看,刚好最近没有什么头绪,又偏头痛.花了几个半天整体翻了一下这本书,感觉是有点浅显的. 我之前用java写过爬虫,感觉比较难的还是反爬虫这块.这本书,我先看了第一个实战项目,51job的,

移动端自动化测试Appium 从入门到项目实战Python版 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌)  说到APP自动化测试,Appium可是说是非常流行了, 不仅支持多语言.多平台的优势,同时支持Andriod.iOS.H5的自动化测试 会从初级的Appium框架讲起,涉及业界常见的po模型.关键字模型.服务自动化.持续集成等实战讲解,让你快速上手移动端自动化测试工作,高薪工作手到擒来! 第1章 appium环境到基础函数的封装 通过环境搭建得思

移动端自动化测试appium 从入门到项目实战Python版 整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦) 所以真要把

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最近在学习过程中发现opencv有了很多变动, OpenCV 官方的 Python tutorial目前好像还没有改过来,导致大家在学习上面都出现了一些问题,现在做一个小小的罗列,希望对大家有用 做的是关于全景图像的拼接,关于sift和surf的语法之后有需要会另开文章具体阐述,此篇主要是解决大家困惑许久的问题. 笔者python3.x 首先是安装上,必须先后安装pip install opencv_python和pip install opencv-contrib-python==3.3.0.

Python/Django 支持分布式多租户数据库,如 Postgres+Citus. 通过将租户上下文添加到您的查询来实现轻松横向扩展,使数据库(例如 Citus)能够有效地将查询路由到正确的数据库节点. 构建多租户数据库的架构包括:为每个租户创建一个数据库.为每个租户创建一个 schema 和让所有租户共享同一个表.这个库基于第三种设计,即让所有租户共享同一个表,它假设所有租户相关的模型/表都有一个 tenant_id 列来表示租户. 以下链接更多地讨论了何时以及如何为您的多租户数据库选择正

https://www.bilibili.com/video/av66375362 imagewatch:https://blog.csdn.net/iracer/article/details/83413877

OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 为什么有OpenCV 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1

-- 图3.面部对齐.左:检测到面部标志和凸包.中:凸包上的点的Delaunay三角剖分.右:通过仿射扭曲三角形进行面部对齐. 1 人脸对齐 1.1 脸部地标检测 两个脸部的几何形状非常不同,因此我们需要对源脸部进行一些扭曲以使其覆盖目标脸部,但是我们还想确保我们不会使其扭曲而无法识别. 首先使用dlib在两个图像上检测面部标志.但是,与“ 脸部变形”不同,我们不也不应使用所有点进行脸部对齐. 我们只需要如图所示的人脸外边界上的点即可. 1.2 查找凸包在计算机视觉和数学术语中,点或形状的集合的

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等. 下面学习一下 opencv对像素点的定义.图像的一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值,他们表现出不同的颜色. 其实有了点才能组成各种多边形,才能对多边形进行轮廓检测,所以下面先练

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 准备:图像转数组,数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下: # 图像二维像素转换为一维 img = cv2.imread(filename=img_path) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) print(img.shape

一．实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二．实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7   三．核心算法原理: 1.SIFT算法 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种

横看成岭侧成峰,计算视觉大不同.观看的角度不同,成像自然不同,这对计算机视觉来说,是个大麻烦.但计算机视觉应用如此广泛,却又有不得不研究的理由.指纹机大家都用过吧,这不过是冰山之一角.产品检测,机器人,医学成像等等,都有计算机视觉的身影. 学习计算机视觉,OpenCV 是个不错的选择.下载安装到指定位置后,会发现有 3.5G 之多.初步看看,重复太多,32位,64位各有一套,而 vc10,vc11,vc12 再次重复.只需把要用到的 build -> x86 -> vc12 调试版提取出来即可

经常看电影的朋友肯定对BT种子并不陌生,但是BT种子文件相对磁力链来说存储不方便,而且在网站上存放BT文件容易引起版权纠纷,而磁力链相对来说则风险小一些. 将BT种子转换为占用空间更小,分享更方便的磁力链还是有挺大好处的. 今天咱们来看下如何将种子转换成磁力链接,方案是:利用python的bencode模块,用起来比较简单 首先要安装这个模块,安装命令: 1 pip install bencode 如果没有安装pip,请移步<详解python包管理器pip安装> 实战代码 安装完成后,我们来看

网上关于opencv的安装已经有了不少资料,但是没有一篇资料能让我一次性安装成功,因此花费了大量时间去解决各种意外,希望这篇能给一些人带去便利,节省时间. 1.安装OpenCV所需的库 1 sudo apt-get install build-essential 2 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 3 sudo apt-get

问题: 在读取同一张图像时,python读取的结果和c++读取的结果差异较大,测试图像中最大误差达到16. 原因: python的opencv采用的是4.1.1,c++采用的是3.1.0,在解析JPEG的时候,采用的解码库不同,我们可以通过 cv2.getBuildInformation() 和 cv::getBuildInformation() 来查看对应的信息 c++ python 解决: 为了方便可以重新安装python的版本,同时卸载之前的,包括contribute库 conda uni

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度